# 风险和误用

import { Callout } from 'nextra-theme-docs'

我们已经看到了精心制作的提示对于使用少量样本学习和思考链技术的各种任务有多么有效。当我们考虑在LLMs的基础上构建实际应用程序时，关于语言模型涉及的误用、风险和安全实践的思考变得至关重要。

该部分着重于通过提示注入等技术突显LLMs的一些风险和误用。它还突出了有害行为以及如何通过有效的提示技巧来潜在地缓解这些行为。其他感兴趣的主题包括泛化能力、校准、偏见、社会偏见和事实性等。

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此部分正在大力开发中。
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